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Enregistrement W4399923463 · doi:10.1038/s41598-024-62102-2

Synthetic data generation for a longitudinal cohort study – evaluation, method extension and reproduction of published data analysis results

2024· article· en· W4399923463 sur OpenAlexfundno aff
Lisa Kühnel, Julian Schneider, Ines Perrar, Tim Adams, Sobhan Moazemi, Fabian Praßer, Ute Nöthlings, Holger Fröhlich, Juliane Fluck

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOServierBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftEisaiDeutsche ForschungsgemeinschaftH. Lundbeck A/SNational Institute on AgingMinisterium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-WestfalenBundesamt für LandwirtschaftNorthern California Institute for Research and EducationBioClinicaBiogenPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Association
Mots-clésReproductionExtension (predicate logic)Longitudinal dataComputer scienceCohortData scienceStatisticsData miningBiologyMathematicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to individual-level health data is essential for gaining new insights and advancing science. In particular, modern methods based on artificial intelligence rely on the availability of and access to large datasets. In the health sector, access to individual-level data is often challenging due to privacy concerns. A promising alternative is the generation of fully synthetic data, i.e., data generated through a randomised process that have similar statistical properties as the original data, but do not have a one-to-one correspondence with the original individual-level records. In this study, we use a state-of-the-art synthetic data generation method and perform in-depth quality analyses of the generated data for a specific use case in the field of nutrition. We demonstrate the need for careful analyses of synthetic data that go beyond descriptive statistics and provide valuable insights into how to realise the full potential of synthetic datasets. By extending the methods, but also by thoroughly analysing the effects of sampling from a trained model, we are able to largely reproduce significant real-world analysis results in the chosen use case.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
gptMétarecherche
Domaine: Reproductibilité · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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